使用opencv区分五边形和人形的图片
时间: 2023-11-20 07:39:53 浏览: 38
可以使用OpenCV进行五边形和人形的图像区分。下面是一个简单的示例代码,用于检测并标记图像中的五边形和人形。
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny边缘检测算法检测边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 在边缘图像上查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
# 计算轮廓的近似多边形
approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True)
# 根据近似多边形的顶点数量进行判断
if len(approx) == 5:
# 绘制五边形轮廓
cv2.drawContours(image, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, 'Pentagon', (approx.ravel()[0], approx.ravel()[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
elif len(approx) > 5:
# 绘制人形轮廓
cv2.drawContours(image, [approx], 0, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(image, 'Person', (approx.ravel()[0], approx.ravel()[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后使用Canny边缘检测算法获取图像的边缘。接下来使用`cv2.findContours()`函数查找边缘图像上的轮廓。
对于每个轮廓,使用`cv2.approxPolyDP()`函数计算轮廓的近似多边形。根据近似多边形的顶点数量,判断是五边形还是人形,并在原始图像上绘制相应的轮廓和文字标签。
最后,显示结果图像并等待按键关闭窗口。
请注意,此示例仅用于简单的五边形和人形区分,对于复杂的形状可能不适用。您可能需要根据特定需求进行调整和优化。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)